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计算智能与科学配方


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计算智能与科学配方
  • 书号：9787030206039
    作者：冯天瑾 丁香乾
  • 外文书名：Computational Intelligence and Scientific Blending
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：284
    字数：343
    语种：中文
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2008-01-04
  • 所属分类：TP1 自动化基础理论
  • 定价： ￥35.00元
    售价： ￥27.65元
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　　智能科学的意义在于它大大扩展了科学技术的作用范围。本书以全新视角分析如何用计算智能方法去解决原来主要凭专业人员经验解决的高度复杂的生产实践问题，审视计算智能的基本原理、概念和应用途径；重点研究模糊集表达人对配方产品的感觉品质评估，神经网络模拟感觉评估，模糊c-均值方法和Kohonen网络聚类，支持向量机对配方原料的分类和相关性分析，进化计算配方寻优，神经网络、模糊信息优化处理和模型树等知识发现方法等。以卷烟和啤酒等产品配方及药物配方为例，分析智能配方系统的设计思想和开发方略。
　　本书为关注计算智能理论与实践的人们而写，也可用作信息科学与技术学科和食品、饮料、医药等专业教学参考书，为相关企业技术人员与管理者提供新的思路和方法。
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目录

  • 前言
    第一章　绪论
    第一节　什么是计算智能
    第二节　什么是机器学习
    第三节　如何开发智能配方系统
    第二章　产品配方与感觉品质评估
    第一节　产品质量的感觉评估
    第二节　物性的感觉测试技术
    第三节　配方问题的复杂性
    第四节　传统计算方法面临的问题
    第三章　神经网络与感觉评估
    第一节　人工感觉系统
    第二节　人工神经网络
    第三节　多层感知器：通用函数逼近器
    第四节　BP算法的改进
    第五节　网络结构优化
    第六节　模糊集与模拟感觉评估
    第七节　径向基函数网络
    第四章　知识发现与复杂相关性分析
    第一节　统计学相关分析能做什么
    第二节　神经网络知识发现概论
    第三节　神经网络暗箱打开了吗？
    第四节　网络剪裁与激励函数片线性分析
    第五节　网络权值分析与内部知识提取
    第六节　信息扩散与模糊信息优化
    第七节　决策树归纳学习
    第五章　模式识别与原料分类
    第一节　实例启动的学习
    第二节　模糊c-均值聚类
    第三节　自组织映射何以能拓扑保序
    第四节　MLP：模糊线性分类器
    第六章　支持向量机方法
    第一节　统计学习与支持向量机
    第二节　线性SVM模式分类器
    第三节　SVM回归分析
    第四节　几种算法性能比较
    第七章　进化计算配方寻优方法
    第一节　什么是进化计算
    第二节　遗传算法的基本操作
    第三节　进化算法与配方寻优
    第四节　多种群遗传算法
    第五节　遗传算法普适性质疑
    第八章　计算智能的若干哲理
    第一节　没有包治百病的药
    第二节　经验、直觉与算法
    第三节　有从特殊到特殊的直推吗
    第九章　人机交互智能配方系统
    第一节　集体学习
    第二节　与领域专家经验相结合
    第三节　多种算法集成
    第四节　配方系统与现代集成制造系统
    参考文献
    致谢
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